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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Jung-Ho Kim (Korea Advanced Institute of Science and Technology) Najoung Kim (Korea Advanced Institute of Science and Technology) Hancheol Park (Korea Advanced Institute of Science and Technology) Jong C. Park (Korea Advanced Institute of Science and Technology)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.10 No.3
발행연도
2016.9
수록면
95 - 101 (7page)

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In this study, we propose a new system for constructing parallel corpora for sign languages, which are generally under-resourced in comparison to spoken languages. In order to achieve scalability and accessibility regarding data collection and corpus construction, our system utilizes deep learning-based techniques and predicts depth information to perform pose estimation on hand information obtainable from video recordings by a single RGB camera. These estimated poses are then transcribed into expressions in SignWriting. We evaluate the accuracy of hand tracking and hand pose estimation modules of our system quantitatively, using the American Sign Language Image Dataset and the American Sign Language Lexicon Video Dataset. The evaluation results show that our transcription system has a high potential to be successfully employed in constructing a sizable sign language corpus using various types of video resources.
#Sign language recognition #Hand tracking #Depth prediction #Pose estimation #Transcription

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. SYSTEM OVERVIEW AND FEATURES
Ⅲ. EVALUATION SETTINGS
Ⅳ. EVALUATION RESULTS AND DISCUSSION
Ⅴ. CONCLUSION AND FUTURE WORK
REFERENCES

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